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题名基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法
被引量：2
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作者
徐石
栾孝驰
李彦徵
沙云东
郭小鹏
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机构
沈阳航空航天大学航空发动机学院
中国航发沈阳发动机研究所
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出处
《航空发动机》
北大核心
2024年第2期114-120,共7页
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基金
辽宁省教育厅基础研究(JYT2020010)
2022大学生创新创业训练计划(D202203041857377395)
2021年辽宁省大学生创新创业训练计划(S202110143021)项目资助。
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文摘
针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法(AO)优化概率神经网络(PNN)的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵(MPE),以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明:提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法(PSO-PNN)和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。
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关键词
局部均值分解
故障诊断
相关系数-能量比-峭度准则
多尺度排列熵
天鹰座优化算法
中介轴承
航空发动机
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Keywords
local mean decomposition
fault diagnosis
correlation-coefficient,energy-ratio,kurtosis criterion
multi-scale permuta⁃tion entropy
aquila optimizer
inter-shaft bearing
aeroengine
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分类号
V263.6
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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